Costruire una CDP completa e componibile sul Lakehouse

I dati dei clienti sono la linfa vitale delle organizzazioni moderne in ogni settore. Man mano che le aziende potenziano i propri team e le proprie pratiche di gestione dei dati con il Data Lakehouse, utilizzano sempre più il Lakehouse non solo come punto di riferimento per un'unica fonte di verità per l'analisi dei dati, ma anche come motore che alimenta marketing, operation, personalizzazione e altro ancora.

Databricks Ventures ha investito in Hightouch per potenziare la Customer Data Platform (CDP) nativa del Data Lakehouse. Hightouch fornisce tutte le funzionalità di cui gli utenti Databricks hanno bisogno per raccogliere, archiviare, modellare e attivare i dati dei clienti direttamente dal Lakehouse. Questa architettura incentrata sul Lakehouse crea una CDP componibile completa, incentrata sulla tua infrastruttura di dati. Leggi questo blog per saperne di più su cosa significhi realmente questa CDP componibile nativa del Lakehouse, perché sia l'approccio migliore ai dati dei clienti e, soprattutto, come puoi iniziare a costruirne una tu stesso.

Cos'è una Customer Data Platform (CDP)?

Le CDP offrono alle aziende un modo per raccogliere, archiviare, modellare e attivare i dati dei clienti. In definitiva, alimentano i casi d'uso di questi dati inviandoli agli strumenti a valle che marketer, inserzionisti e altri utenti aziendali utilizzano quotidianamente. Le CDP promettono di essere l'unica fonte di verità per i dati dei clienti e aiutano le aziende a creare una visione a 360 gradi di ogni cliente.

In genere, una CDP ha diversi componenti chiave:

• Tracciamento degli eventi: Raccoglie le interazioni digitali degli utenti con un SDK che può essere implementato su siti web o applicazioni mobili.
• Risoluzione delle identità: Deduplica e unifica i record dei clienti disparati provenienti da diversi dispositivi, interazioni nel tempo e altro ancora.
• Creazione del pubblico: Definisce diversi segmenti di pubblico in un'interfaccia utente (UI) facile da usare per i marketer.
• Attivazione dei dati: Sincronizza i segmenti di pubblico con gli strumenti a valle per alimentare la marketing automation, le operation aziendali e altro ancora.

Storicamente, le soluzioni CDP erano piattaforme integrate all-in-one. Se acquisti una CDP tradizionale, questa raccoglierà e modellerà i dati dei clienti all'interno del proprio storage di dati dedicato e fornirà gli strumenti per creare segmenti di pubblico e attivarli da questo livello di archiviazione separato.

Cos'è una Customer Data Platform componibile?

La CDP componibile è un nuovo approccio ai dati dei clienti che mette la tua infrastruttura dati esistente, come il Data Lakehouse, al centro delle tue operation. Mentre le CDP tradizionali sono piattaforme integrate con il proprio storage di dati, le CDP componibili sono disaggregate (unbundled), offrendoti maggiore flessibilità nel tuo stack tecnologico e consentendoti di utilizzare il Data Lakehouse per l'archiviazione e la modellazione dei dati.

La CDP componibile sul Data Lakehouse è diventata una soluzione potente e diffusa per il marketing dei clienti. Questa popolarità ha spinto molte CDP a presentarsi sul mercato con il termine "componibile", a volte erroneamente, quindi è essenziale definire chiaramente cosa significhi effettivamente componibilità.

La CDP componibile si differenzia da una CDP tradizionale in 4 modi chiave:

• Funziona sulla tua infrastruttura dati. La CDP componibile ti consente di utilizzare tutti i dati e i modelli già presenti nel tuo Data Lakehouse, senza richiedere la copia dei dati in una black box esterna.
• È indipendente dallo schema (schema agnostic). Il Data Lakehouse e, di conseguenza, la CDP componibile non hanno limitazioni o vincoli su come debbano apparire i dati. Puoi organizzare i dati dei clienti in base a qualsiasi entità rilevante per la tua attività, come nuclei familiari, animali domestici, conti bancari o altro. Le CDP tradizionali si affidano a modelli di dati rigidi basati su utenti ed eventi.
• È modulare e interoperabile. Ogni azienda dispone già di una qualche infrastruttura dati (come raccolta eventi, ETL, dashboard, ecc.) prima di decidere di acquistare una CDP. La CDP componibile si integra con ciò che già possiedi e colma le eventuali lacune nelle funzionalità di cui hai bisogno.
• Ha tariffe disaggregate (unbundled). Paghi solo per le funzionalità che utilizzerai, non per i software inutilizzati inclusi nella piattaforma.

Vantaggi della CDP componibile sul Lakehouse

La CDP componibile sul Lakehouse beneficia degli investimenti nei dati e della modellazione che il tuo team sta già effettuando nel Data Lakehouse. Questa singola fonte di verità e il machine learning possono alimentare tutti i casi d'uso aziendali. Ciò crea un ciclo di feedback virtuoso tra i team di business e quelli dei dati: i team di business possono utilizzare facilmente i dati esistenti e quindi comunicare con i team dei dati in merito a modelli o attributi aggiuntivi che aiuterebbero a promuovere l'innovazione. Ad esempio, Mews, che gestisce prodotti utilizzati da oltre 3.500 marchi del settore alberghiero, utilizza il Lakehouse per unificare i propri dati disparati in un'unica fonte di verità prima di alimentare i casi d'uso direttamente da essa.

La completezza dei dati della CDP componibile sul Lakehouse è pari alla sua flessibilità. Il Lakehouse può adattare i dati a qualsiasi schema richiesto dalla tua azienda. Le CDP tradizionali sono limitate agli eventi web e ad altri attributi utente ristretti che rientrano nel loro schema predefinito. Il Lakehouse è attrezzato meglio per consentire alle aziende complesse di supportare i dati corretti per i loro casi d'uso CDP. Ad esempio, PetSmart gestisce campagne di marketing dal Lakehouse in base agli animali domestici posseduti da ciascuna persona, e l'entità "animale domestico" non potrebbe essere supportata da una CDP tradizionale. Una CDP tradizionale dispone solo di modelli di dati per eventi e utenti (persone), quindi non è fattibile tracciare anche i molteplici "animali domestici" di ciascun utente e le caratteristiche associate come compleanni, farmaci, marche di cibo e altro ancora.

Il Data Lakehouse eccelle anche nella data governance, offrendo piena trasparenza, garanzia e verificabilità in ogni fase dell'architettura dei dati dei clienti. Utilizzando una CDP alimentata dal Lakehouse, il tuo team di dati controlla e possiede completamente i dati dei clienti, anziché delegare tale proprietà e potere a un sistema di terze parti di tipo black box.

La creazione di un'architettura CDP componibile attorno al Lakehouse garantisce inoltre di rimanere modulari e pronti per il futuro. Se desideri sostituire parti del tuo stack tecnologico CDP, come la raccolta degli eventi, puoi farlo liberamente a tua discrezione, poiché i tuoi asset di dati principali rimangono al sicuro nel Lakehouse indipendentemente dal resto dello stack tecnologico. Non rimani vincolato a un fornitore di CDP monolitico, ma puoi scegliere il provider tecnologico giusto per ogni caso d'uso CDP man mano che la tua attività si evolve.

Inoltre, la CDP componibile sul Lakehouse offre un ritorno sull'investimento (ROI) maggiore rispetto a una CDP tradizionale. Puoi ottenere un time-to-value molto più rapido perché lavori con la tua infrastruttura esistente anziché iniziare da zero con un nuovo sistema. Questo rende la CDP componibile più conveniente. Parte di questa efficienza in termini di costi deriva dalla scelta del fornitore: acquisti solo i componenti CDP di cui hai bisogno, anziché una piattaforma all-in-one con funzionalità ridondanti. Inoltre, non devi pagare per archiviare ed elaborare i tuoi dati in un'ulteriore piattaforma ridondante e benefici delle economie di scala che hai con il tuo Data Lakehouse principale come unica fonte di verità.

Metodologia CDP componibile: la partnership Hightouch-Databricks

Hightouch e Databricks lavorano meglio insieme e offrono alle aziende il modo migliore per attivare i dati dei clienti, motivo per cui Databricks ha investito in Hightouch.

Hightouch fornisce tutti i componenti di cui un'organizzazione ha bisogno per comporre la propria CDP nativa del Lakehouse, tra cui:

• Raccolta eventi: raccoglie gli eventi e li carica nel Lakehouse
• Risoluzione delle identità: modella i dati e unifica i profili Customer 360 nel Lakehouse
• Audience Building: raggruppa i clienti in segmenti di pubblico al volo in base ai loro attributi e coordina campagne di marketing ed esperimenti tra i vari segmenti di pubblico in un'interfaccia intuitiva per i professionisti del marketing
• Data Activation: sincronizza i dati dal lakehouse con oltre 200 strumenti a valle per abilitare i tuoi casi d'uso CDP come il marketing del ciclo di vita, le campagne pubblicitarie, l'analisi operativa e altro ancora.

Hightouch offre anche funzionalità per gli utenti del Lakehouse che le CDP tradizionali non forniscono. Ad esempio, Match Booster arricchisce i dati di prima parte con identificatori di terze parti durante il trasferimento alle piattaforme pubblicitarie per aumentare i tassi di corrispondenza direttamente per i clienti Databricks, svolgendo un ruolo simile a quello di una piattaforma di onboarding dei dati come Liveramp. La Personalization API consente inoltre a siti web e app di richiamare modelli predittivi nel Data Lakehouse per supportare la personalizzazione in tempo reale.

Inoltre, Hightouch sposa appieno l'idea di una CDP componibile: puoi creare sul Lakehouse utilizzando solo le offerte di cui hai bisogno. Se preferisci eseguire la risoluzione delle identità con dbt direttamente nel Lakehouse, non hai bisogno di acquistare un servizio ridondante da Hightouch. Componibilità significa poter scegliere il proprio percorso, consentendoti di concentrarti sulle esigenze della tua organizzazione per aggiungere solo ciò che ti serve.

Per iniziare

Creare una CDP componibile sul Data Lakehouse non è mai stato così semplice. Puoi iniziare a usare Databricks gratuitamente e parlare con i solution engineer di Hightouch per definire un piano di implementazione per le funzionalità di CDP componibile di cui hai bisogno.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale